Python开发AI智能体：实现智能运维

这门课程围绕Python在智能化运维与人工智能应用中的实战能力展开，面向有一定编程底子、希望深层通晓现代AI工程实践的开发者和运维人员。

课程共四章。第一章讲述课程方向、研习路径及技能栈组成，协助建立机制化的看法体系。第二章读懂大模型的私有化落地实战，覆盖入门环境设置、模型拉取与调用走法，对应企业级AI真正做出来的要紧节点。第三章讲Python在Linux体系家底预测中的应用，结合机器了解模型对CPU、运存等决定性指标做智能剖析与势头预警，是智能化运维的根基局部。第四章以图像门类为入口，整理常见深度进修架构的开发走法，从信息预办理到模型训练与评估，完整还原活儿实战过程。

学完后可以通晓Python促使下的智能体构建、自动化运维与AI模型实战应用能力，为后续透彻AI工程或云上智能平台打底子。

物料索引：
1 1-韩老师个人讲解-知己知彼-带你认识老师.mp4
2 课程资料取下方式.mp4
3 大模型实施新利器：Ollama + DeepSeek-R1.mp4
4 架起来你的本地大模型环境：Ollama 装上.mp4
5 Linux下落地DeepSeek-R1(671B选项).mp4
6 psutil+paramiko模块推介.mp4
7 机器进修scikit-learn模块说明.mp4
8 记录拆解numpy模块讲述.mp4
9 matplotlib模块讲解.mp4
10 线性回归模型预测cpu借助率.mp4
11 预测结局准确性调优.mp4
12 DeekSeek-r1预测内存条借助率.mp4
13 深度研习基本讲述.mp4
14 python开发图片类别器.mp4
15 基于前端页面提交图片预测产出.mp4